本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）   

目录

一、先给结论

二、什么是 Token？（通俗版）

三、Token ≈ 多大文本？给你一个直觉

四、为什么不是“文件大小”？

五、200k / 1M 上下文窗口意味着什么？

六、常见支持上下文 Token 的模型（示例）

七、一个非常重要但常被忽略的点

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最近经常看到宣传说：

“上下文窗口突破 200k，甚至 1M”

很多人第一反应是：

👉 这是 字符数？文件大小？还是几百 MB 的文档？

答案其实很简单，但也最容易被误解。

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一、先给结论

上下文窗口里的 200k，指的是 Token 数量，而不是字符数，也不是文件大小。

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二、什么是 Token？（通俗版）

Token 可以理解为：

👉 大模型“吃文本”时的最小计量单位

它不是严格的：

• 字符（char）
• 单词（word）

而是模型内部使用的一种 语义切分颗粒。

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三、Token ≈ 多大文本？给你一个直觉

不同内容，Token 消耗差别很大：

中文文本

• 1 个汉字 ≈ 1–2 个 Token
• 200k Token ≈ 15–20 万汉字

英文文本

• 1 个英文单词 ≈ 1–1.3 个 Token
• 200k Token ≈ 15 万英文单词

代码 / 日志

• 更“碎”
• 1 行代码 ≈ 5–20 Token（看语言和复杂度）

👉 同样是 10MB 文件，Token 数量可能天差地别

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四、为什么不是“文件大小”？

因为模型 根本不认识 MB / KB。

所有输入在进入模型前，都会经历：

文本 / 代码 → Token 序列 → 模型计算

举个非常现实的例子：

• 10MB 的扫描版 PDF（全是图片）→ Token 很少
• 5MB 的纯文本技术规范→ Token 可能直接爆表

所以：

上下文窗口的唯一计量标准就是 Token。

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五、200k / 1M 上下文窗口意味着什么？

200k Token 级别

大概等于：

• 一本中等长度的技术书
• 几百页连续文本
• 多个系统文档 + 历史对话 + 当前问题 一次性放进去

1M Token 级别

接近：

• 一本厚书 + 附录 + 日志 + 源码
• “整仓库级别上下文”
• RAG 分段需求大幅降低（但不等于不需要）

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六、常见支持上下文 Token 的模型（示例）

⚠️ 不同版本、不同时间可能调整，下表是常见认知级别，用于理解量级，不是合同参数。

模型体系	具体模型 / 版本	常见上下文上限（Token）	核心特点
ChatGPT 系列	GPT-4 / GPT-4.1	~32k	稳定通用，适合中等长度对话与文档
	GPT-4o / 新一代模型	~128k	多模态 + 长上下文，综合能力强
Kimi 系列	早期版本	~128k	已具备较强长文处理能力
	新版本（对外宣传）	~200k	长文档连续阅读体验突出
Claude（补充）	Claude 2 / Claude 3	~100k – 200k	长文本理解、总结能力强

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七、一个非常重要但常被忽略的点

上下文窗口变大 ≠ 模型一定更聪明

但它会显著提升：

• 长文档整体理解能力
• 多文档联合推理能力
• 复杂业务链路连续分析能力
• Agent 在“不断对话”中不丢信息的能力

这也是为什么在：

• 邮件分析
• 工单全链路复盘
• 合同 / 规范理解
• 多系统上下文 Agent

场景里，200k 上下文是质变而不是量变。